Informacionnye-tehnologii-v-medicine-istoriya-razvitie-i-sovremennye-modeli (1)

1.

Информационные
технологии в медицине:
история, развитие и
современные модели

2.

Истоки и первые шаги информационных
моделей в медицине
1950: Идея Машинного Интеллекта
1
Алан Тьюринг формулирует концепцию машинного
интеллекта и предлагает знаменитый "Тест
Тьюринга", закладывая основы для будущего
развития ИИ.
1976: Диагностика Болевого Синдрома
2
1960-е: Первые Экспертные Системы
Появляются первые экспертные системы и
3
разрабатывается чат-бот Eliza Джозефа
Вейценбаума (1964), демонстрируя ранние попытки
взаимодействия человека и машины.
Первое практическое применение компьютерных
алгоритмов для диагностики острого болевого
синдрома, открывающее путь к автоматизации
медицинских решений.

3.

Эволюция и рост возможностей ИТ в медицине (1970–2000
гг.)
Электронные Медицинские Карты
1
Разработка и внедрение электронных медицинских карт (ЭМК) и
локальных информационных систем для систематизации данных.
Системы Поддержки Решений
2
Появление первых систем поддержки принятия врачебных
решений (СППР), помогающих врачам в комплексных клинических
сценариях.
Машинное Обучение
3
Рост вычислительных мощностей и первые шаги в использовании
машинного обучения для анализа медицинских данных.

4.

Современный этап:
искусственный интеллект и
большие данные
Машинное и Глубокое Обучение
Использование для точной диагностики и прогнозирования заболеваний,
например, в борьбе с COVID-19, революционизируя подход к лечению.
Обработка Естественного Языка (NLP)
Анализ медицинских текстов, историй болезни и общение с пациентами,
улучшая сбор информации и персонализацию ухода.
Компьютерное Зрение
Анализ медицинских изображений (рентген, МРТ, УЗИ) для выявления
патологий, часто превосходя возможности человеческого глаза.

5.

Влияние цифровизации на здравоохранение в России
Стратегия Цифровизации
С 2021 года активно реализуется стратегия цифровизации
здравоохранения РФ, направленная на создание единого
цифрового контура.
Единый Цифровой Контур
Создание централизованной системы для обмена данными,
включающей телемедицину, электронные рецепты и контроль
клинических рекомендаций.
Телемедицина и Контроль
Цель - улучшение качества и доступности медицинской помощи для
Внедрение телемедицинских услуг, электронных рецептов и систем
информационных технологий.
контроля за выполнением клинических рекомендаций.
каждого гражданина России через эффективное использование

6.

Краткая история IBM Watson for
Oncology
Начало Разработки
Проект IBM Watson, направленный на
создание когнитивной вычислительной
системы, стартовал под руководством
Дэвида Феруччи в IBM Research.
2011: Запуск Проекта
После успешных демонстраций и победы
Watson в викторине Jeopardy!, проект
Внедрение в Клиниках
"Watson for Oncology" был запущен с
целью применения ИИ в онкологии.
Система начала внедряться в ведущих
онкологических центрах по всему миру,
таких как Memorial Sloan Kettering Cancer
Center, для оказания поддержки врачам.
Постоянное Обучение
Watson продолжает постоянно обучаться
и обновлять свои модели, интегрируя
новые научные открытия и клинические
результаты, обеспечивая актуальность
рекомендаций.

7.

Принцип работы IBM Watson for Oncology
Сбор Данных Пациента
IBM Watson for Oncology собирает и анализирует полную медицинскую историю пациента с онкологией:
диагнозы, результаты анализов, снимки, генетические данные.
Обработка Массивов Информации
Система использует машинное обучение для анализа огромных массивов научных публикаций,
клинических исследований и мировых баз данных по онкологии.
Подбор Индивидуальных Планов
На основе полученных данных Watson предлагает врачам индивидуализированные варианты
лечения и рекомендации, учитывающие уникальные особенности каждого случая.

8.

Архитектура и компоненты медицинской
информационной технологии
Аналитика и
Моделирование
Алгоритмы машинного обучения и
Сбор и Хранение Данных
Основа системы: электронные
медицинские карты, базы данных
пациентов и результаты
исследований.
прогнозирования для извлечения
ценных сведений из огромных
объемов информации.
Интерфейсы
Взаимодействия
Системы поддержки принятия
решений, визуализация данных и
удобные интерфейсы для врачей и
пациентов.

9.

Преимущества и вызовы внедрения
информационных моделей в медицину
Преимущества
Вызовы
Точность Диагностики
Безопасность Данных
Значительное повышение точности
Обеспечение строгой безопасности и
диагностики и эффективности лечения
конфиденциальности персональных
благодаря ИИ.
медицинских данных.
Оптимизация Работы
Адаптация Моделей
Оптимизация работы медицинского
Необходимость адаптации и интеграции
персонала, сокращение рутинных задач и
сложных моделей ИИ в реальные
снижение затрат.
клинические условия.
Доступность Помощи
Этические Вопросы
Улучшение доступности и качества
Решение этических дилемм, связанных с
медицинской помощи, особенно в
использованием ИИ в принятии жизненно
удаленных регионах.
важных решений.

10.

Заключение: будущее
информационных технологий в
медицине
Будущее здравоохранения неразрывно связано с дальнейшим развитием информационных
технологий. Нас ожидает:
Персонализированная
Медицина
Телемедицина и Мониторинг
Полная интеграция ИИ и больших данных
мониторинга пациентов, делая
для создания по-настоящему
здравоохранение более доступным.
Расширение телемедицины и удаленного
персонализированных лечебных
подходов.
Междисциплинарное Сотрудничество
Важность тесного сотрудничества между врачами, инженерами и ИТ-специалистами для
инноваций.
Конечная цель — значительное улучшение здоровья и качества жизни каждого пациента через
инновации и технологии.